【数据优化】基于GEE平台筛选与合成高质量植被指数（以若尔盖NDVI去除拼接缝为例）

1.写在前面

  在合成植被指数（如NDVI、EVI）的过程中，我们经常遇到影像中异常值的问题，例如影像拼接缝。尽管可以采用多种滤波和平滑算法来处理这些异常值，但这些方法往往只能缓解问题，而不能从根本上消除异常区域的异常值。
  数据质量是决定数据合成效果的关键因素。如果数据质量不佳，即使使用再高级的优化算法，也无法彻底解决问题。此外，在进行数据合成时，通常会使用数月的数据，但这些数据的质量往往参差不齐，这会影响合成效果。因此，通过筛选出质量较高的数据进行合成，可以有效减少合成数据中的异常值问题，从而从根本上提高合成数据的质量。

2.高质量数据筛选与合成

  本研究选择了云量较高的若尔盖地区，可以更清晰的反应异常数据对结果的影响。若尔盖地区位于青藏高原东部，是中国重要的高寒湿地生态系统区域，具有丰富的生物多样性和独特的生态功能。此外，选择Landsat8 陆地卫星数据合成归一化植被指数（NDVI）。

2.1.